基于稠密轨迹特征的动态手势识别研究

• 作者: 李菲菲 王贺贺 陈虬
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 手势识别 边缘特征 稠密光流 边缘轨迹 特征降维 Fisher向量 支持向量机
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 页码范围: 17-21,27
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.12.004

摘要

针对目前手势识别特征点检测的低效性,文中提出一种新的边缘特征点检测方法.文中方法通过借鉴稠密轨迹方法的特征描述方式,利用支持向量机分类学习的方法实现动态手势识别.该方法能够有效增加边缘轨迹的数量,从而给最终的识别带来裨益.利用剑桥大学手势数据集和谢菲尔德手势数据集进行性能评估,所提方法分别获得了99.11％与99.72％手势识别精度,体现了新算法在上述数据集中的优异性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李菲菲		21	44	4.0	5.0
2	陈虬		17	40	4.0	5.0
3	王贺贺		1	0	0.0	0.0